OpenClaw, que apuesta contra humanos en Polymarket, ya gana decenas de miles de dólares al mes
Autor original: Li Nan, Silicon Star Pro
Algunos dicen que el cangrejo OpenClaw es un juguete, mientras que otros quieren convertirlo en una máquina de generar ingresos. Enviar el cangrejo a Polymarket es una nueva forma que mucha gente ha comenzado a probar.
En Xiaohongshu, alguien ofrece 1000 yuanes para que alguien le ayude a implementar OpenClaw. Uno de los principales usos es utilizar OpenClaw para realizar operaciones cuantitativas en Polymarket. Y esto no es una idea repentina.
El 13 de febrero, una publicación oficial de OpenClaw mencionó que un robot impulsado por OpenClaw demostró el gran potencial de los agentes autónomos para predecir mercados: generó una ganancia de 115.000 dólares en una sola semana.
A finales de enero, Polymarket también publicó una publicación interesante: los Agentes están operando en Polymarket para intentar subsidiar el costo de su token.
Esto parece un poco increíble. Algunas langostas devoran constantemente la billetera de su dueño, mientras que otras ya no solo se sostienen a sí mismas, sino que también mantienen a su dueño.
Los robots están buscando oro en Polymarket
Mientras los traders humanos aún se ven influenciados por el miedo y la codicia, una cuenta de robot llamada «0x8dxd» completó silenciosamente más de 20,000 operaciones en Polymarket, con una ganancia total superior a 1.7 millones de dólares.
Presenta Polymarket, un lugar donde todo se puede negociar.
Es la plataforma de mercados predictivos descentralizados más grande del mundo, que permite a los usuarios operar contratos Sí o No sobre eventos futuros verificables. El precio de los contratos fluctúa entre 0 y 1 dólar y se corresponde directamente con la probabilidad consensuada por el mercado. Los usuarios pueden obtener recompensas mediante la precisión de sus predicciones.
Por ejemplo.
Entre 2024 y 2025, los fanáticos y inversores de todo el mundo siguieron de cerca la relación entre Taylor Swift y el jugador de fútbol americano Travis Kelce. Polymarket lanzó una operación de predicción: «¿Se quedarán juntos en 2025?»
¿Se anunciará el compromiso antes de fin de año?» Cuando el mercado tendía en general hacia el «NO», alguien compró masivamente el «Sí» y luego obtuvo grandes ganancias.
En otras palabras, si tienes una comprensión más precisa de cierto evento, tienes la oportunidad de ganar dinero en Polymarket. Sin embargo, para robots como 0x8dxd, la capacidad de predicción no es importante. Su forma de obtener ganancias se basa en un mecanismo de explotación de errores y una velocidad de reacción que los humanos no pueden igualar.
En resumen, los robots dependen principalmente de varias estrategias clave.
Primero está el arbitraje de paridad matemática. Esto aprovecha un error en los mercados predictivos. En las opciones binarias de Polymarket, independientemente de que el resultado sea «Sí» o «No», el precio de liquidación final del contrato ganador siempre será de 1 dólar. Cuando la emoción del mercado o la liquidez cambian repentinamente, el costo total de ambos lados del mercado (Sí y No) puede ser inferior a 1 dólar. En ese momento, el robot compra rápidamente posiciones en ambos lados, logrando así una ganancia de arbitraje sin riesgo.
Además, concéntrate en el mercado de volatilidad de criptomonedas a muy corto plazo. Los mercados de predicción a 5 y 15 minutos para BTC, ETH y otros presentan volatilidades intensas, especialmente durante situaciones extremas como oleadas de liquidaciones forzadas en las plataformas de intercambio, lo que genera fácilmente desajustes de precios y proporciona un entorno perfecto para la intervención frecuente de robots.
El tercero es actuar como market maker digital, ganando spreads mediante órdenes de compra y venta de alta frecuencia. Por ejemplo, cuando el precio justo de un resultado oscila alrededor de 80 centavos, el robot compra a 80 centavos y vende rápidamente a 81 o 82 centavos. Esta ganancia por operación es mínima, pero acumulada resulta muy considerable.
En general, los robots, con su ventaja de velocidad extrema y disciplina mecánica inflexible, llevaron a cabo una cosecha implacable en Polymarket. Esto refleja precisamente las desventajas de los humanos como organismos basados en carbono: reacción lenta, racionalidad limitada y necesidad de dormir. La aparición de OpenClaw ha reducido significativamente la barrera para implementar robots de comercio automático, impulsando una mayor explosión del poder silicio-based.
En comparación con los bots de Python tradicionales, los traders pueden configurar el Agente de Trading OpenClaw sin necesidad de conocimientos profundos de programación para lograr el trading automatizado. Las propias capacidades de OpenClaw también lo hacen ideal para escenarios de trading. Los cangrejos pueden monitorear ininterrumpidamente los precios y volúmenes del mercado, asegurando que los traders no pierdan oportunidades y alertando oportunamente sobre riesgos.
De hecho, muchas personas ya han asociado el 0x8dxd mencionado anteriormente con OpenClaw. Aunque no hay evidencia directa de que esté construido sobre OpenClaw,恰好 desde el nacimiento de OpenClaw ha estado activo. Además, cuando se difundió la historia de que 0x8dxd convirtió a Polymarket en un cajero automático, la comunidad de OpenClaw experimentó una ola de creación de Skills como Polymarket-trading.
En los mercados de predicción recientes de Polymarket, OpenClaw se ha convertido en una palabra frecuente en las discusiones sobre comercio automatizado. Sin embargo, realizar operaciones solo con estrategias generales claramente no es confiable.
¿También puedes ganar dinero así?
Una conclusión sencilla es que una fórmula para arbitraje estable se vuelve inútil tan pronto como se hace pública. Si todos usan el mismo enfoque, ese enfoque ya no funcionará. Por lo tanto, ante cualquier tutorial que comparta este tipo de experiencia, es mejor tener cuidado.
De hecho, Polymarket ya ha realizado ajustes para combatir las actividades de arbitraje de robots, como introducir comisiones de transacción, aumentar los costos de fricción en las operaciones y modificar los mecanismos subyacentes de latencia en la ejecución de órdenes, limitando las operaciones automatizadas que explotan vulnerabilidades de diferencias de tiempo para realizar front-running.
Esto obliga a los operadores a explorar el mayor potencial de la IA y buscar oportunidades más ocultas. Así, operadores atentos han aplicado estrategias generales en escenarios únicos, descubriendo algunas formas inesperadas de operar. Por ejemplo, operar con el clima.
Predecir el clima es uno de los casos más populares en Polymarket actualmente, y algunos robots negocian específicamente datos climáticos.
Una cuenta llamada «automatedAItradingbot» se unió a Polymarket en enero de 2025. Se especializa en apostar sobre predicciones climáticas y ha generado más de 70.000 dólares en ganancias. Alguien también descubrió que un robot que solo operaba en el mercado del clima de Londres convirtió 1.000 dólares en 24.000 dólares en menos de un año.
La lógica central es que el mercado tiende a reaccionar con retraso ante cambios climáticos inesperados. Teóricamente, si tienes un agente de IA sensible y confiable, como integrar un plugin climático en OpenClaw, podrías apostar en mercados cuyas cuotas no se hayan ajustado aún tras la actualización de los pronósticos meteorológicos oficiales.
Pero esto no es suficiente para la IA. Con la evolución de los modelos grandes, los robots no deberían limitarse a identificar señales obvias como pronósticos del tiempo, sino que deberían hacer algo que los humanos no pueden hacer, al menos en algún aspecto inteligente.
De hecho, la IA ha demostrado una capacidad más atractiva para predecir el mercado.
Un artículo sobre «LiveTradeBench» realizó «operaciones simuladas» basadas en datos en tiempo real del mundo real. En el mercado de Polymarket «2025 Paz Rusia-Ucrania», el modelo de gran tamaño tuvo la oportunidad de obtener grandes ganancias mediante su propio razonamiento y predicción.
El caso es el siguiente:
En octubre del año pasado, Zelensky visitó la Casa Blanca y propuso un intercambio de «drones por misiles Tomahawk». Grok-3 realizó un «razonamiento basado en creencias (belief-based reasoning)», elevando dinámicamente la probabilidad estimada interna de una tregua de 0.15 a 0.22, y al mismo tiempo observó que el precio del contrato «YES» aumentó significativamente hasta 0.18. Esto generó una validación cruzada, por lo que Grok-3 determinó que el contrato presentaba una oportunidad de arbitraje subvaluada y estableció una estrategia firme de compra y mantenimiento. Finalmente, el precio de mercado del contrato aumentó de manera estable, permitiéndole obtener ganancias.
Pero Grok aún no es el que mejor desempeño tiene.
El estudio anterior evaluó el desempeño de 21 modelos de lenguaje grandes populares en los mercados financieros, abarcando tanto el mercado de acciones de Estados Unidos como los mercados de predicción de Polymarket. Entre ellos, Claude-Sonnet-3.7 destacó enormemente en Polymarket, logrando una rentabilidad acumulada del 20,54% en 50 días de operación. Su máxima caída máxima fue del 10,65%, también significativamente por encima del promedio del mercado.
Detrás de la historia de "recoger dinero"
Los experimentos anteriores merecen más atención que las historias de riqueza del arbitraje robótico, ya que al menos sugieren una nueva posibilidad. Si los 0x8dxd dependen de la velocidad y la ventaja inicial, la aparición de los grandes modelos ha puesto sobre la mesa otra carta oculta: el razonamiento mismo también puede convertirse en un arma.
Posteriormente, la división de tareas entre los bots de comercio automático probablemente será: los modelos grandes se encargarán de evaluar, comprimiendo la información dispersa en conclusiones probabilísticas; herramientas como OpenClaw se encargarán de ejecutar, convirtiendo esta conclusión en operaciones reales de orden y gestión de posiciones. Lo que antes solo los fondos cuantitativos podían permitirse, ahora los desarrolladores individuales también pueden construirlo.
Esto significa que las dimensiones de la competencia en los mercados predictivos están cambiando.
En los mercados de predicción tradicionales, los humanos confían en la experiencia y la intuición. En la era del arbitraje de alta frecuencia, las máquinas dependen de la velocidad y la disciplina. Ahora que la capacidad de razonamiento también se ha programado, la verdadera barrera se convierte en quién es más hábil en convertir información compleja en probabilidades precisas.
Entonces, otra vez surgió un nuevo sueño: si uno tuviera una langosta lo suficientemente inteligente y confiable, tendría la oportunidad de convertir a Polymarket en una máquina de imprimir dinero.
Lamentablemente, hay una notable brecha entre la teoría y la práctica. Prophet Arena es una plataforma diseñada para evaluar la capacidad predictiva de la IA, y los estudios basados en ella han revelado algunos riesgos que no se pueden ignorar.
En primer lugar, la capacidad de predicción de los modelos grandes no es estable. Los modelos de élite pueden acercarse e incluso superar el consenso del mercado en predicciones de dominio abierto, pero «acertar» y «ganar» son dos cosas distintas. Mejorar la precisión de la predicción no se convierte automáticamente en rendimientos excedentes sostenibles.
En segundo lugar, la ventana de tiempo representa un desafío real. Cuanto más cerca esté un evento del momento en que se conozca el resultado, más densas serán las perturbaciones de información inesperada, y en esta etapa, los modelos suelen ser conservadores y ajustan las probabilidades lentamente, mientras que el mercado humano reacciona con mayor rapidez.
Además, los modelos grandes son fáciles de desviar por ruido. Una noticia emocional o un movimiento inesperado en redes sociales pueden hacer que la evaluación de probabilidad del modelo varíe considerablemente. En comparación, los operadores humanos con experiencia tienen una mayor sensación de anclaje y no se ven tan fácilmente afectados por el ruido a corto plazo.
Además, los marcos de tipo OpenClaw suelen requerir la importación de claves privadas y permisos de transacción, y diversos problemas de seguridad también pueden agotar silenciosamente la cuenta.
Por lo tanto, en lugar de esperar que AI+OpenClaw ejerza un impacto abrumador sobre los mercados de predicción, es mejor prestar atención a las profundas implicaciones que traerá a este mercado. A medida que aumenten los Agentes impulsados por IA y la reacción de los cambios de precio a la información se vuelva más rápida, esto podría eliminar la ilusión del arbitraje automático.
Cuando los robots o las langostas se vuelvan abundantes, la ventana de arbitraje solo se estrechará más. En ese momento, si puedes generar ganancias de forma sostenida no dependerá de si posees una langosta más inteligente, sino de si comprendes qué riesgos asumes.
La IA puede apostar por humanos en apuestas, pero quienes asuman las consecuencias deben ser los propios humanos.
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